EAGER: Prototype Dense Motion Capture for Large-Scale Deformable-Scene Tracking

EAGER:用于大规模可变形场景跟踪的密集运动捕捉原型

基本信息

  • 批准号:
    1249409
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.28万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2012-09-15 至 2013-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This EAGER proposal, developing a dense deformable object tracking method for testing and ground-truthing highly dynamic maneuvers of robotic vehicles, offers to prototype a radically new approach to instrumentation for highly agile machines of many types. Using heterogeneous fusion of numerous sensing modalities, the PI proposes to create a high resolution, high bandwidth map of deformable and articulated bodies such as cars with suspensions, humans, legged robots, and such for the performance evaluation and algorithm development for these highly dynamic research artifacts.Broader Impacts: This work will facilitate a wide variety of research, including studies of agile robotics in dynamic environments. The impacts to robotic science, especially agile and fast moving robots, are clear. The system will also have impact on any other science, such as human motion analysis, ergonomics and medical rehabilitation, where accurate, dense tracking and mapping of deformable scenes is required.
这个EAGER建议,开发一个密集的可变形物体跟踪方法,用于测试和地面实况的机器人车辆的高动态机动,提供了一个全新的方法来原型化的仪器,用于许多类型的高度敏捷的机器。使用异构融合的众多传感方式,PI建议创建一个高分辨率,高带宽地图的变形和铰接机构,如汽车与悬架,人类,腿机器人,等性能评估和算法开发这些高度动态的研究artifaction.Broader影响:这项工作将促进各种各样的研究,包括研究敏捷机器人在动态环境中。对机器人科学的影响,特别是敏捷和快速移动的机器人,是显而易见的。该系统还将对任何其他科学产生影响,例如人体运动分析,人体工程学和医疗康复,其中需要精确,密集的跟踪和可变形场景的映射。

项目成果

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